CN104812442B - 用于放射疗法的质量保证的系统、设备和方法 - Google Patents

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Abstract

用于使用3D伽马评价方法对验证基于弧的放射治疗设备中的放射剂量递送质量保证的系统、设备和方法。

Description

用于放射疗法的质量保证的系统、设备和方法
技术领域
本公开主要涉及向患者递送放射，更具体地涉及用于在放射治疗之前和放射治疗期间执行质量控制测量的系统、方法和计算机程序产品。
背景技术
放射外科和放射疗法治疗系统是通过在使对周围组织和重要的解剖结构的放射暴露最小化的同时，向病理解剖递送规定剂量的放射(X射线、伽马射线、电子、质子和/或离子)，而使用外部放射束来治疗病理解剖(肿瘤、损伤、血管畸形、神经紊乱等)的放射疗法治疗系统。放射疗法的特征是每次分割(fraction)的低放射剂量(例如100到200厘戈瑞)、更短的分割时间(例如每次治疗10到30分钟)以及超分割(hyper fractionation，例如30到45个分割)和重复治疗。放射外科的特点是每次分割相对高的放射剂量(例如500到2000厘戈瑞)、每次分割延长的治疗时间(例如每次治疗30到60分钟)以及低分割(hypo-fractionation，例如1到5个分割或治疗日)。由于在放射外科期间向患者递送的高放射剂量，放射外科要求高的空间精度，以确保肿瘤或异常(即目标)接收到规定的剂量，同时周围正常组织不受损害。
通常，放射外科和放射疗法治疗由几个阶段构成。第一，使用计算机断层扫描(CT)、锥束CBCT、磁共振成像(MRl)、正电子发射断层扫描(PET)、3D旋转血管造影(3DRA)或超声波技术中的任意一种，来构建感兴趣区域(头部、身体等)中的解剖结构的精确的三维(3D)地图(map)。这确定目标在解剖结构内的准确坐标，即在身体内定位肿瘤或异常，并且定义其准确的形状和大小。第二，考虑各种医学约束，计算放射束的移动路径，以递送外科医生发现可接受的剂量分布。在该阶段期间，专家组使用特别的计算机软件来开发治疗计划，以通过将放射束设计为从不同的角度和平面收敛在目标区域上，来最佳地照射肿瘤，并且使到达周围正常组织的剂量最小。第三，执行放射治疗计划。在该阶段期间，根据规定的治疗计划向患者递送放射剂量。
存在许多因素可以导致规定的放射剂量分布和所递送的实际剂量(即在放射治疗期间向目标递送的实际剂量)之间的差异。一个这样的因素是患者的位置在放射治疗系统中的不确定性。其它因素涉及由在患者的治疗过程期间会出现的变化而引入的不确定性。这些变化可以包括诸如患者的设置位置中的小的差异的随机误差。其它来源可归于在治疗期间如果患者的肿瘤退化或者如果患者的体重减轻而可能出现的生理变化。另一个类别的不确定性包括移动。因为一些移动可能更随机并且不可预测，而另一些移动会更规则，因此移动可能潜在地与这些类别中的任意一个重叠。这些不确定性会影响患者的治疗的质量和向目标递送的实际放射剂量。
因此，基于预定治疗计划向目标递送所预测的放射剂量的准确度，在放射治疗的最终成功或失败中扮演重要的角色。不准确的剂量递送会导致或者对于治愈不足的放射或者对附近的健康组织过量的放射。因此，需要质量保证工具和协议，以验证向目标递送规定的放射剂量。
在放射治疗中，基于以下假设进行放射递送：基于正确的信息来开发放射治疗计划，正确地校准放射束相对于患者设置的位置，并且放射治疗系统不仅适当地工作，而且其还基于用于对系统进行编程的正确并且一致的外部输入来工作。然而，如果例如对支持设备的校准不正确，或者系统不适当地工作，或者治疗计划包括不正确的信息，则即使放射治疗系统按照指示操作，也将在治疗期间向目标递送不正确的剂量。放射剂量太高可能导致对肿瘤周围的健康组织的严重损害，而剂量太低可能危及治愈的可能性。因此，在所递送的放射剂量中的相对小的误差可能严重伤害患者。
发明内容
本公开包括用于放射治疗质量保证协议实现的系统、方法、设备和计算机程序产品。
本公开还包括用于治疗前和治疗剂量测定验证的系统、方法、设备和计算机程序产品。
本公开还提供用于治疗技术的剂量测定验证的系统、方法和计算机程序产品。
本公开还提供用于治疗前剂量验证的系统、方法和计算机程序产品。
本公开还提供用于体内剂量验证的系统、方法和计算机程序产品。
本公开还提供用于使用射野剂量成像设备在弧形疗法治疗期间的剂量测定验证的系统、方法和计算机程序产品。
本公开还提供用于剂量分布的定量评价的系统、方法和计算机程序产品。
本公开还提供用于使用3D伽马函数评价剂量分布的系统、方法和计算机程序产品。
本公开还提供用于使用3D伽马函数评价剂量分布的系统、方法和计算机程序产品。
本公开还提供用于验证包括机架的基于弧的放射治疗设备中的放射束的感兴趣量的方法，包括：生成在预定放射场处的放射剂量分布图像，每个放射场对应于机架的预定弧片段；以及使用三维(3D)伽马评价方法，将所生成的放射剂量分布图像与对应的所预测的放射剂量分布图像进行比较，该三维伽马评价方法包括所生成的图像中的点和对应的测量图像中的点之间的剂量差、空间差和角度差作为参数。
该方法还可以包括：将所有的所生成的放射剂量分布图像存在为第一数据集，该第一数据集被映射为包括所生成的图像中的点的3D位置信息的第一3D阵列，其中该3D位置信息包括所递送的射束的空间位置和角度位置(X,Y,θ)。
该方法还可以包括：将所有的所预测的放射剂量分布图像存储为第二数据集，该第二数据集被映射为包括所预测的图像中的点的3D位置信息的第二3D阵列，其中该3D位置信息包括所预测的射束的空间位置和角度位置(X,Y,θ)。
该方法还可以包括：使用3D伽马评价方法，将第一数据集和第二数据集进行比较。
本公开还提供一种用于验证包括机架的基于弧的放射治疗设备中的放射束的感兴趣量的系统，包括：射野剂量成像设备，适于从每个预定放射场测量入射放射剂量，每个放射场对应于机架的预定弧片段，射野剂量成像设备还被配置为针对每个弧片段生成二维(2D)射野图像；以及处理设备，可操作地连接到射野剂量成像设备，并且被配置为将2D射野图像转换为2D射野剂量图像，以及被配置为将多个所测量的2D射野剂量图像存储在第一3D阵列中，该第一3D阵列具有所递送的射束的空间位置和角度位置(X,Y,θ)作为维度，处理设备还被配置为将多个所预测的2D射野剂量图像存储在第二3D阵列，该第二3D阵列具有所预测的射束的空间位置和角度位置(X,Y,θ)作为维度。
处理设备还可以被配置为使用3D伽马评价方法，将第一3D阵列中的点和第二3D阵列中的对应的点进行比较，伽马评价方法包括第一3D阵列和第二3D阵列中的对应的点之间的剂量差、空间差和角度差作为参数。
可以基于该比较来确定感兴趣量的误差。
本公开还提供一种非暂态计算机可读存储介质，在其上实施用于包括如本文所公开的计算机处理系统的如本文所公开的放射疗法治疗系统中的质量控制的编程指令的序列，计算机处理系统执行在计算机可读存储介质上实施的编程指令的序列，以使计算机处理系统执行如本文所公开的方法的步骤。
附图说明
在本文中描述的附图仅用于图示的目的，而不旨在以任何方式限制本公开的范围。通过结合附图阅读接下来的说明书，将最好地理解本发明，在附图中，相同的元素由相同的附图标记指定。如在本文中所使用的，各个实施例可以意为一些或全部实施例。
图1A和图1B是根据本发明的实施例的放射疗法系统的透视图；
图2是根据各个实施例的质量控制程序的流程图。
具体实施方式
为了验证正确地应用了放射治疗过程，可以在放射疗法的对应的阶段实现用于患者设置的验证、器官移动的可视化、治疗计划的剂量测定验证以及体内剂量测定的质量保证协议。实现质量保证协议，以验证所开发的治疗计划是正确的，治疗递送是正确的，并且向患者递送的实际剂量是所计划的剂量。
在诸如强度调制放射疗法(IMRT)或弧形疗法的高级放射疗法技术中特别需要质量保证，其中为了使剂量集中在肿瘤内部，同时不伤害处于危险中的器官，治疗计划经常具有高梯度剂量分布。因此，对于治疗计划、患者设置和射束递送(即治疗前验证)以及对于治疗或体内验证需要IMRT中的质量控制程序。IMRT中的治疗执行验证通常包括两个步骤。第一步骤涉及治疗前测量，并且第二步骤涉及治疗期间的测量。执行治疗前测量，以在对患者的第一次治疗之前，检查将治疗参数从计划阶段适当地传输到特定IMRT设备。其还确保由设备对治疗计划的执行是正确的。这包括验证正确的通量分布(fluence profile)被递送。因此治疗前验证是将希望的治疗计划的全部或者至少一部分与由线性加速器在患者治疗时间之外递送的对应的放射束的测量结果(即与开路场(open field)或幻象(phantom))进行比较的程序。该比较关注所预测和所测量的叶片位置、向检测器或幻象递送的剂量、或者针对测量结果提取的入射能量通量。
治疗期间(或者“中”)验证是关注基于在患者的治疗期间所获取的测量结果对所计划和所递送的剂量分布的全部或一部分进行比较的程序。然后，这些测量结果可以用来确定向检测器或患者递送的剂量或者从测量结果获得的入射能量通量。
用于治疗前和治疗验证两者的验证的剂量测定方法可以包括：非透射剂量测定，其包括基于在放射源和检测器之间没有衰减介质(即幻象或患者)的测量结果，来确定检测器、患者或幻象中的剂量，或者确定入射能量通量；透射剂量测定，其包括基于通过患者或者幻象所传送的辐射，来确定检测器、患者或幻象的位置处的剂量，或者确定入射能量通量；幻象中剂量测定，其包括确定幻象内部的剂量(该剂量可以在幻象内的点、线、面或体积处)；以及体内剂量测定，其包括测量或确定患者内部的剂量(这可以侵入性地(即在患者内部)或者非侵入性地(即在患者上或者距患者一定距离)执行，由此通过外推法获得感兴趣点处的体内剂量)。
弧形疗法中的剂量验证可以被执行在具有剂量测定器的不同配置的不同的位置处。当使用电子射野剂量成像器(EPID)作为剂量测定器时，可以使用以下剂量验证选项：
(a)非透射治疗前剂量测定：获取在射束中没有患者或幻象的情况下的针对每个场的图像，并且：
-将所获取的图像(原始图像或者被转换为剂量分布图像)与在成像器级别处(射野剂量测定)所预测的EPID响应或所预测的剂量图像(PDI)进行比较；或者
-将在患者/幻象CT扫描内部重建的剂量(将图像转换为能量通量，用作对于剂量计算算法的输入)与使用患者/幻象CT扫描计算的计划进行比较。
(b)非透射治疗剂量测定：获取在治疗期间在检测器位于源和患者之间的情况下的针对每个场的图像，并且：
-将所获取的图像(原始图像或者被转换为剂量分布图像)与治疗时间期间在成像器级别处(射野剂量测定)所预测的EPID响应或所预测的剂量图像(PDI)进行比较；或者
-将在患者/幻象CT扫描内部重建的剂量(将治疗图像转换为能量通量，用作对于剂量计算算法的输入)与使用患者/幻象CT扫描计算的计划进行比较。
(c)透射治疗剂量测定：获取在检测器位于患者或幻象后面的情况下的针对每个场的图像，并且：
-将所获取的图像(原始图像或者被转换为剂量分布图像)与患者/幻象后面在成像器级别处(射野剂量测定)的所预测的EPID响应或所预测的剂量图像(PDI)进行比较；或者
-将在患者CT扫描内部重建的剂量(或者将初级信号反向投影(使用基于校正的算法)或者将图像转换为能量通量，用作对于剂量计算算法的输入)与使用患者CT扫描计算的计划进行比较。
使用射野剂量测定的弧场的质量保证通常包括将弧场划分为弧片段(例如大致10个片段)用于评价。例如，使用诸如电子射野剂量成像器(EPDI)的射野剂量成像设备测量弧场的每个片段处的辐射。射野剂量成像器累积来自片段的信号并且产生2D图像。然后，将该图像与通过射野剂量分布算法预测的图像进行比较。对图像单独进行比较。通常用于比较所测量的和所预测的图像的比较模型是2D伽马或L2函数。然而，这些比较模型存在角度分辨率减小的问题，并且很费力。在本文中公开的(3D)伽马射野剂量分布比较模型解决了现有技术的方法的角度分辨率的问题。
图1A和1B图示了示例性放射疗法治疗系统100，其可以对患者5提供放射治疗，并且允许各种治疗前和治疗射野剂量测定验证。放射疗法治疗可以包括基于光子的放射疗法、粒子疗法、电子束疗法或者任意其它类型的治疗疗法。在实施例中，放射疗法治疗系统100包括放射治疗设备10(诸如但不限于放射治疗或放射外科设备)，其可以包括支持放射模块8和线性加速器2的机架7，放射模块8包括一个或多个放射源3，线性加速器2可操作来生成kV或MV X射线放射束。机架7可以是环形机架(即其延伸通过完整的360度的弧，以建立完整的环或圆)，但是也可以采用其它类型的安装布置。例如，可以使用C型、部分环形机架或者机械手臂。还可以使用能够将放射模块8相对于患者5定位在各个转动和/或轴向位置的任意其它框架。放射模块8还可以包括调制设备(未示出)，可操作来调制放射束，以及将治疗放射束引向患者5并且引向希望被照射的患者的部位。希望被照射的部位被称为目标或目标区域或者感兴趣区域。患者5可以具有一个或多个需要被照射的感兴趣区域。可以在调制设备中包括校准设备(未示出)，以限定并调整放射束从源3向患者5所通过的孔径的大小。校准设备可以由致动器(未示出)控制，致动器可以由计算机处理系统50和/或控制器40控制。
在实施例中，放射治疗设备是kV或MV能量强度调制放射治疗(IMRT)设备。这种系统中的强度分布适合于单个患者的治疗要求。使用多叶准直器(MLC)递送强度调制放射治疗场，该多叶准直器是附着到线性加速器头部的计算机控制的机械射束成形设备，并且包括金属指或叶的组件。例如，MLC可以由具有0.5cm和/或1.0cm的直径的120个可移动的叶片制成。对于每一个射束方向，通过具有优化的形状和重量的各种子场的依次递送，来实现优化的强度分布。从一个子场到下一个子场，叶片可以在放射束开启(on)的情况下(即动态多叶校准(DMLC))或者在放射束关闭(off)的情况下(即分段多叶校准(SMLC))移动。设备10也可以是断层治疗设备，其中使用在计算机控制下开启和关闭的二进制准直器来实现强度调制。由于机架围绕患者连续转动，可以通过二进制准直器的开启和关闭来调整射束的小宽度的曝光时间，使得能够通过患者的最优选的方向和位置向肿瘤递送辐射。设备10还可以是包括滑环转动机架的螺旋断层放疗设备。设备10还可以是强度调制弧形治疗设备(IMAT)，其中，代替使用转动的扇形束，使用变化形状的转动锥形束来实现强度调制。设备10还可以是使用多个弧的简化强度调制弧形治疗(SIMAT)设备，或者扫掠窗口弧形治疗设备(SWAT)，其中MLC叶片定位扫掠穿过具有转动的PTV。总而言之，可以使用任意类型的强度调制放射治疗(IMRT)设备。在另一实施例中，设备10是自屏蔽放射外科设备，诸如但不限于弧型X射线图像引导的自屏蔽放射外科设备。这种设置使得能够将放射传感器4直接定位在治疗放射源3对面，因为其可以定位在专门的放射仓外部。这种设置使得能够在治疗束能量通过目标体积之后，连续检测治疗束能量。每种类型的设备10都伴随有对应的放射计划和放射递送程序。
设备10还包括用于获取针对射野剂量测定验证要使用的数字图像的射野剂量成像设备30。射野剂量成像设备30可以是电子射野剂量成像设备(EPID)。可以依据针对质量保证协议是否使用非透射治疗前、或者非透射治疗、或者透射治疗剂量测定，来将EPID 30放置在不同的位置，诸如在治疗床1的顶部上或者附着到加速器头2等。射野剂量成像设备30可以生成直接的2D数字信息。其可以是基于照相机的设备，诸如基于CCD照相机的EPID或者基于非晶硅的检测器。例如，EPID 30也可以是基于CCD照相机的EPID，其有效地是同时集成了具有在大约0.1ms的所获取的帧之间的死区时间的剂量测定器的1280×1240的阵列。另一备选方案是也提供良好的图像质量、高光传输效率、大成像面积和对辐射的抵抗的平板成像器(或者非晶硅EPID)。平板成像器通常由图片元素(像素)组成，该图片元素将落在它们上的放射量寄存并且将所接收到的放射量转换为对应数量的电子。电子被转换为电信号，使用或者成像设备30或者计算机50对电信号进一步进行处理。这种配置(即数字成像检测器定位在治疗源对面)提供立即捕获从每个弧场片段发送并且通过目标体积(当在体内使用时)的治疗辐射的能量和强度，以便生成数字化X射线测量结果的二维(2D)图像的能力。因为射野剂量成像设备30生成即时的2D数字信息，因此其有助于任意机架角度处的2D剂量测定。
作为质量控制协议的一部分，对于弧场的治疗前射野剂量测定验证，在患者治疗开始之前，使由IMRT治疗场递送的放射剂量分布有效。这样，在第一治疗分割之前，在没有患者的情况下，使用电子射野剂量成像设备(EPID)30针对每一个弧场片段获取2D射野图像(EPI)。在与实际治疗相同的条件下，但是在射束中没有放置患者的情况下，测量每个射野图像(EPI)。对于每个治疗束，在具有以计划的机架角度θ的放射束的全IMRT递送期间获取EPID图像。随着线性加速器2围绕机架7旋转，EPID 30接收来自不同的投影角度0≤θ≤360°的数据。EPID 30收集来自每个片段的所传送的辐射。针对单个射束的各个片段被集成，并生成每个射束(即每个机架角度)的单个2D数字图像。原始2D图像被发送到计算机50用于进一步处理。
计算机50包括诸如处理器的通常的硬件以及用于运行各种软件程序和/或通信应用的操作系统。计算机可以包括操作来与放射治疗设备10进行通信的软件程序，并且这些软件程序还可操作来从任意外部软件程序和硬件接收数据。计算机50还可以包括被适于由医疗人员访问的任意合适的输入/输出设备以及I/O接口、存储器设备、存储器、键盘、鼠标、监视器、打印机、扫描仪等。计算机50还可以与其它计算机和放射治疗系统联网。放射治疗设备10和计算机50两者可以与网络以及数据库和服务器进行通信。计算机50还适于在医疗设备的不同件之间传输医学图像有关的数据。
系统100还可以包括包含编程指令的多个模块，编程指令彼此进行通信，并且当被执行时使系统100执行与如本文中所讨论的放射治疗/外科有关的不同的功能。例如，系统100可以包括：治疗计划模块，可操作来基于医疗人员向系统输入的多个数据生成针对患者5的治疗计划，治疗计划包括预测的放射剂量分布；患者定位模块，可操作来针对特定放射疗法治疗，相对于机架7的等中心定位并对齐患者5；图像获取模块，可操作来指示放射治疗设备10获取放射疗法治疗之前和/或放射疗法治疗期间的患者5的图像(即体内图像)，和/或指示其它成像设备或系统获取患者5的图像。
系统100还可以包括：治疗递送模块，可操作来指示放射治疗设备10向患者5递送治疗计划；转换模块，可操作来将2D射野图像(EPI)转换为2D射野剂量图像(PDI)；分析模块，可操作来计算所预测的和所测量的剂量分布之间的比较结果；以及计算模块，可操作来计算剂量递送误差。分析模块还可以包括计算算法来定量地比较所测量的和所预测的剂量分布。例如，这些模块可以以C或C++编程语言编写。用于执行如在本文中所描述的本发明的操作的计算机程序代码也可以以其它编程语言编写。
可以使用射野剂量重建模型，将在所有弧场片段处获得的原始2D图像(即测量的EPI)转换为对应的2D射野剂量图像(PDI)。射野剂量分布图像(PDI)表示在EPID的平面处的绝对剂量分布，并且通过将灰度级像素值转换为剂量值或者灰度级像素值的仿真来获得。为了将射野图像转换为射野剂量图像，可以使用经验或仿真模型中的任意一个。在第一种模型中，使用诸如但不限于水内部的电离室或者微型伪像或者胶片的经校准的检测器，将EPID信号转换为剂量。第二种方法通过蒙特卡洛(Monte Carlo)或者其它经验仿真技术对检测器响应进行仿真或建模。
将所获得的2D PID存储在计算机处理器50中的具有成像面板(EPID)的X和Y位置以及对应的机架角度θ作为3D容器维度的三维(3D)容器中。容器通常是一个类、一种数据结构或者一种抽象的数据类型，其实例是其它对象的集合。容器用来遵循特定访问规则以有组织的方式存储对象。容器的大小取决于其包含的对象的数量。由于该多个测量的2D PID表示不同的机架角度θ处的一系列图像点地点/位置，因此可以将该多个2D PID作为映射为具有图像点的3D位置信息的3D阵列的数据集进行存储。也可以将预测的2D剂量图像(预测的IPD)存储在与用于存储多个测量的IPD的3D容器类似的3D容器中。预测的2D IPD是使用射野剂量预测模型(诸如但不限于笔形射束预测模型、蒙特卡洛仿真模型等)，或者针对治疗计划先前生成的或者独立于治疗计划从计划的治疗参数生成的图像。
使用预定访问规则，可以使用在本文中详细描述的3D伽马评价方法，将第一3D容器(其存储所测量的图像数据)的元素与第二3D容器(其存储所预测的图像数据)的对应元素进行比较。使用该3D伽马函数，可以在所测量的IPD和对应的所预测的IPD之间进行鲁棒的比较。所测量和所预测的剂量图像之间的差异是放射剂量递送误差的指示。剂量递送误差可以标志错误的治疗参数、机器输出变量和/或包括器官移动的患者设置和患者形状的改变。
伽马评价是通常用于定量地比较剂量分布的方法。伽马方法使用所测量和所预测的剂量分布之间的比较。伽马评价方法将剂量差准则与距离一致(DTA，distance-to-agreement)准则组合，这使其为用于低剂量梯度区域和高剂量梯度区域两者的适当的方法。可以将剂量分布细分成分别具有不同的接受准则的低剂量梯度和高剂量梯度的区域。高剂量梯度可以是被定义为针对相邻像素具有大于10％的最大相对剂量差的像素的区域。在高剂量梯度区域中，计算或测量中的小的空间误差导致测量和计算之间的大的剂量差。因此，高剂量梯度区域中的剂量差可能是不重要的，并且使用距离一致(DTA)分布的概念来确定剂量计算的可接受性。距离一致DTA是所测量的数据点和所预测的剂量分布中展示相同剂量的最近的点之间的距离。在高梯度区域中，使用伽马评价参数Δx和Δy来确定位移，其中Δx和Δy分别是水平方向和垂直方向上所测量和所预测的剂量点之间的空间距离。
在低梯度区域中，直接将剂量与位于所测量和所计算的剂量之间的差异上的接受容差进行比较。如果对于所有相邻像素，最大相对剂量差小于大约5％，则选择像素作为低剂量梯度。为了确定剂量变化，通过将所测量的剂量分布中的每个点与所预测的剂量分布中的相同的点进行比较，来计算两个PDI之间的相对剂量差。可以显示标识所预测的剂量分布与测量结果不一致的区域的剂量差分布。
伽马评价方法是使用接受准则统一剂量分布比较结果的技术。可接受性的测量是在剂量和物理距离两者中的测量结果和所预测的点之间的多维距离。伽马值或者距离度量Γ是用作未通过(fail)接受准则的区域中的不一致的测量并且指示通过(pass)接受准则的区域中的计算质量的数值质量指标。剂量差准则(ΔDM)和DTA准则(ΔdM)的通过准则通常分别是3％和3mm。计算伽马值Γ并且与这些准则进行比较。
用于确定考虑剂量差和DTA两者的接受准则的方法的一般表示如下：
δ(rp，rm)＝Dp(rp)-Dm(rm) (3)
其中，r是所预测的射野剂量分布中的预测点rp和所测量的剂量分布中的对应的测量点rm之间的空间距离；X和Y表示预测点rp和测量点rm沿着X和Y轴(即水平和垂直方向)的空间位置，其中xp和xm分别指示预测点rp和测量点rm的沿着X轴的位置，并且yp和ym分别指示预测点rp和测量点rm的沿着Y轴的位置；δ指示剂量测定差，即所预测的分布和所测量的分布上的剂量值之间的差，其中Dp表示预测的剂量值，并且Dm表示测量的剂量值。针对所测量的图像中的特定预测点计算伽马值Γ。将同一预测点与所测量的图像中的其它点进行比较。针对所有点计算伽马值Γ，并且这些值中的最小值是属于预测点rp的伽马指标或者伽马误差值γ：
意为伽马值是所评价的值的集合中的最小广义伽马值Γ。针对所预测图像中的所有点进行该计算。由此确定伽马函数γ。然后，确定通过-未通过标准如下：
γ(rp)≤1，，计算通过(5)
γ(rp)＞1，，计算未通过(6)
为了鲁棒地比较所存储的测量的PDI和预测的PDI，将方程式1扩展为考虑机架角度θ作为另一维度。然后，方程式1变为：
其在与等式2和等式3组合时，给出伽马值Γ：
作为到预测的体积中的最近的点的距离。
预测点和测量点rp和rm之间的角距离是：
rm是：Δθ＝θp-θm (9)，
并且机架角θ处的预测值和测量值之间的剂量测定差是：
ΔD＝Dp(xp，yp，θp)-Dm(xm，ym，θm) (10)
当将所测量的剂量分布图像(即图像1)与所预测的剂量分布图像(即图像2)进行比较时，伽马值变为：
其中：
ΔD＝D1(x1，y1，θ1)-D2(x2，y2，θ2) (12)
Δx＝x1-x2 (13)
Δx＝y1-y2 (14)
Δθ＝θ1-θ2 (15)
并且sxy、sd和sθ是相应维度的标量，即，sxy是水平位置X和垂直位置Y的标量，sd是对于预测的所剂量和所测量的剂量的标量，并且sθ是对于角位置的标量。可以独立地对剂量、XY位置和机架角度维度进行缩放。
然后，伽马误差函数变为：
该3D伽马函数提供具有高角度分辨率的伽马误差的3D矩阵。该3D误差矩阵可以进一步减少为2D误差矩阵以简化评价。所减少的2D误差矩阵例如可以是角度维度上的误差平面的总和，或者角度维度上的逐点(point wise)最大值。因此该3D伽马函数可以提供实用并且可靠的比较模型，以对所测量的剂量分布与所预测的剂量分布进行鲁棒的比较。在本文中描述的3D伽马评价方法还可以在由剂量差和患者或器官移动的位移导致的误差之间进行区分，因为由患者或器官位移导致的射野剂量分布的改变不影响低剂量梯度区域中的误差资格方法的灵敏度。因此，这种方法可以用于使用EPID的自动误差检测。
在备选实施例中，代替将测量的2D EPI转换为PDI，可以使用原始EPI图像用于存储到3D容器中，并且用于与预测的PDI进行比较。
对于治疗验证，射野剂量成像设备30可以被定位为，使得将检测器4和治疗放射源3布置为彼此直接相对，并且使得检测器4可以在治疗期间连续接收通过患者5的目标区域的治疗放射束。射野剂量成像设备(EPID)30然后允许检测并记录来自源3的通过患者5的治疗X射线束的透射。在这种情况下，治疗验证关注基于在患者的治疗期间获取的测量结果，对计划的剂量分布和递送的剂量分布的全部或部分进行比较。然后，可以使用这些测量结果来确定向检测器或患者递送的剂量，或者从测量结果获得的入射能量通量。
治疗前和治疗验证协议之间的差异是，在治疗验证期间，在患者5的放射治疗期间获取2D EPI图像。否则，转换、存储和3D伽马比较过程与在本文中描述的治疗前验证的这些过程相同。
在图2中示出了质量控制和验证过程200。在步骤1(S1)中，在计划的临床机架角度处递送放射束。对于在特定机架角度递送的每个治疗束，获取对应的2D EPID图像(S2)。在步骤3(S3)中，将所有的测量的2D图像转换为2D射野剂量图像(PDI)。在步骤4(S4)中，将多个测量的PDI存储在第一3D容器中，并且将多个预测的PDI存储在第二3D容器中。在步骤5(S5)中，使用包括角度差作为附加维度的(3D)伽马函数，对第一3D容器中的所测量的PDI与存储在第二3D容器中的对应的所预测的PDI进行鲁棒的比较。在步骤6(S6)中，使用3D伽马函数生成伽马误差的3D矩阵。在可选的步骤7(S7)中，将3D矩阵误差减少为2D误差矩阵。在步骤8(S8)中，确定放射剂量递送误差。
可以使用非暂态计算机可读介质，来存储软件或者编程指令和数据，当由计算机处理系统50执行时，其会使系统执行如本文中所讨论的本发明的各种方法。可执行的软件和数据可以存储在各个位置，例如包括计算机处理系统50的内存和存储器或者能够存储软件和/或数据的任意其它设备。
相应地，已经公开了质量控制系统、方法和计算机程序产品的实施例。本公开使得能够进行许多替换、修改和变化。在本发明的范围内，可以组合、重新布置、省略等所公开的实施例的特征，以产生附加实施例。
此外，公开了一种非暂态计算机可读存储介质，在其上实施有编程指令的序列，用于在包括计算机处理系统的放射疗法治疗系统中的质量控制，计算机处理系统执行在计算机可读存储介质上实施的编程指令的序列，以使计算机处理系统执行如下步骤：对于每个治疗束，获取2D图像；将获取的所有2D图像转换为射野剂量图像(测量的PDI)；将多个测量的PDI存储为数据集，该数据集映射为具有图像的3D位置信息的3D阵列；将多个预测的PDI存储为数据集，该数据集映射为具有预测的图像的3D位置信息的3D阵列；使用包括角度差作为一个维度的3D伽马函数，对测量的3D射野剂量分布图像和预测的射野剂量分布图像进行比较；使用3D伽马函数生成伽马误差的3D矩阵；将3D矩阵误差减少为2D误差矩阵；以及基于比较结果计算剂量递送误差。
此外，有时可以使用所公开的实施例的某些特征来优化，而不对应的使用其它特征。因此，申请人旨在包含本公开的精神和范围内的所有这些替换、修改、等同和变化。
尽管已经示出并描述了本发明的实施例和应用，但是对于本领域技术人员很明显，可以进行更多修改，而不脱离本文的发明概念。本发明不限于在本文中所包含的对实施例的描述，而是由其所附权利要求和它们的等同形式来限定。

Claims (31)

1.一种用于验证包括机架的基于弧的放射治疗设备中的放射束的感兴趣量的用于非疾病诊疗目的方法，包括：
生成在预定放射场处的放射剂量分布图像，所述放射场对应于所述机架的预定弧段；
使用三维3D伽马评价方法，将所生成的放射剂量分布图像与对应的预测放射剂量分布图像进行比较，
所述比较包括：
计算所生成的图像中的点与所预测的图像中的对应点之间的剂量差、空间差和角度差；以及
使用伽马误差函数来评价所计算的剂量差、空间差和角度差，所述伽马误差函数确定包括针对所生成的图像中评价的点的所计算的剂量差、空间差和角度差的度量的最小值；以及
基于所述评价的结果来确定感兴趣量的可接受性。
2.根据权利要求1所述的方法，还包括：将所述生成的放射剂量分布图像存储在数据结构中，所生成的图像中的所述点的位置信息与所述点的对应值一起被存储在所述数据结构中。
3.根据权利要求2所述的方法，其中所述存储包括：将所述生成的放射剂量分布图像存储为第一数据集，所述第一数据集被映射为包括所生成的图像中的所述点的3D位置信息的第一3D数据阵列。
4.根据权利要求3所述的方法，其中所述3D位置信息包括所递送的射束的空间位置和角度位置(X,Y,θ)。
5.根据权利要求3所述的方法，还包括：将所述预测放射剂量分布图像存储为第二数据集，所述第二数据集被映射为包括所预测的图像中的所述点的3D位置信息的第二3D数据阵列。
6.根据权利要求5所述的方法，其中所述3D位置信息包括所预测的射束的空间位置和角度位置(X,Y,θ)。
7.根据权利要求5所述的方法，其中所述比较包括：使用所述3D伽马评价方法将所述第一数据集和所述第二数据集进行比较。
8.根据权利要求1至7中的任一项所述的方法，其中所述比较包括：基于伽马误差函数计算3D伽马误差矩阵：
其中所述3D伽马误差矩阵中的每个伽马值γ是指示感兴趣量的可接受性的测量的距离度量Γ的最小值；
rp是所预测的射野剂量分布中的预测点，rm是所测量的剂量分布中的对应的测量点，并且θ是机架角度。
9.根据权利要求8所述的方法，还包括：使用下式计算所述第一数据集中的每个点的距离度量值：
其中ΔD是测量剂量值和预测剂量值之间的剂量测定差，Δx＝xm-xp和Δγ＝ym-yp是所述第一数据集和所述第二数据集中的对应点之间的轴向差；以及Δθ＝θm-θp是所述第一数据集和所述第二数据集中的对应点之间的角度差；
xp和xm分别是预测点rp和测量点rm沿着X轴的位置；
yp和ym分别是预测点rp和测量点rm沿着Y轴的位置；
θp和θm分别是所预测的机架角度和所测量的机架角度；
sxy是对于水平位置X和垂直位置Y的标量；
sd是对于所预测的剂量和所测量的剂量的标量；
sθ是对于角位置的标量。
10.根据权利要求9所述的方法，还包括将所述3D伽马误差矩阵减少为2D伽马误差矩阵。
11.根据权利要求1至7、9至10中的任一项所述的方法，其中感兴趣量包括放射剂量。
12.根据权利要求11所述的方法，还包括基于所述比较来确定剂量递送误差。
13.一种用于验证包括机架的基于弧的放射治疗设备中的放射束的感兴趣量的系统，包括：
射野剂量成像设备，适于测量来自预定放射场的入射放射剂量，所述放射场对应于所述机架的预定弧段，所述射野剂量成像设备还被配置为针对所述弧段生成二维2D射野图像；以及
处理设备，可操作地连接到所述射野剂量成像设备，并且被配置为将多个测量的2D射野剂量图像数据存储在第一3D数据阵列中，所述第一3D数据阵列具有所递送的射束的空间位置和角度位置(X,Y,θ)作为维度，所述处理设备还被配置为将多个预测的2D射野剂量图像数据存储在第二3D数据阵列中，所述第二3D数据阵列具有所预测的射束的空间位置和角度位置(X,Y,θ)作为维度；
所述处理设备还被配置为使用3D伽马评价方法将所述第一3D数据阵列中的点与所述第二3D数据阵列中的对应点进行比较，所述3D伽马评价方法包括计算所述第一3D数据阵列和所述第二3D数据阵列中的对应点之间的剂量差、空间差和角度差作为参数；
所述处理设备还被配置为：
使用伽马误差函数来评价所计算的剂量差、空间差和角度差，所述伽马误差函数确定包括针对所生成的图像中评价的点的所计算的剂量差、空间差和角度差的度量的最小值；以及
基于所述评价的结果来确定感兴趣量的可接受性；
其中基于所述比较来确定所述感兴趣量的误差。
14.根据权利要求13所述的系统，其中所述基于弧的放射治疗设备是强度调制的放射治疗设备。
15.根据权利要求14所述的系统，其中射野剂量成像设备是电子射野成像设备。
16.根据权利要求15所述的系统，其中所述处理设备还被配置为基于伽马误差函数生成3D伽马误差矩阵：
其中所述3D伽马误差矩阵中的每个伽马值γ是指示所述感兴趣量的可接受性的测量的距离度量Γ的最小值；
rp是所预测的射野剂量分布中的预测点，rm是所测量的剂量分布中的对应的测量点，并且θ是机架角度。
17.根据权利要求16所述的系统，其中所述处理设备还被配置为使用下式计算所述第一3D数据阵列中的每个点的距离度量值：
其中ΔD是测量剂量值和预测剂量值之间的剂量测定差，Δx＝xm-xp和Δy＝ym-yp是所述第一3D数据阵列和所述第二3D数据阵列中的对应点之间的空间差；以及Δθ＝θm-θp是所述第一3D数据阵列和所述第二3D数据阵列中的对应点之间的角度差；
xp和xm分别是预测点rp和测量点rm沿着X轴的位置；
yp和ym分别是预测点rp和测量点rm沿着Y轴的位置；
θp和θm分别是所预测的机架角度和所测量的机架角度；
sxy是对于水平位置X和垂直位置Y的标量；
sd是对于所预测的剂量和所测量的剂量的标量；
sθ是对于角位置的标量。
18.根据权利要求17所述的系统，其中所述处理设备还被配置为将所述3D伽马误差矩阵减少为2D伽马误差矩阵。
19.一种用于验证包括计算机处理系统以及包含机架的基于弧的放射治疗设备的系统中的放射束的感兴趣量的装置，所述计算机处理系统执行包含在所述计算机可读存储介质上的编程指令序列，以使所述计算机处理系统执行以下步骤：
生成在预定放射场处的放射剂量分布图像，所述放射场对应于所述机架的预定弧段；以及
使用三维3D伽马评价方法，将所生成的放射剂量分布图像与对应的预测放射剂量分布图像进行比较，所述3D伽马评价方法包括计算所生成的图像中的点与所预测的图像中的对应点之间的剂量差、空间差和角度差作为参数；
其中所述比较包括：
使用伽马误差函数来评价所计算的剂量差、空间差和角度差，所述伽马误差函数确定包括针对所生成的图像中评价的点的所计算的剂量差、空间差和角度差的度量的最小值；以及
基于所述评价的结果来确定感兴趣量的可接受性。
20.根据权利要求19所述的装置，还包括：将所述生成的放射剂量分布图像存储在数据结构中，所生成的图像中的所述点的位置信息与所述点的对应值一起被存储在所述数据结构中。
21.根据权利要求20所述的装置，其中所述存储包括：将所述生成的放射剂量分布图像存储为第一数据集，所述第一数据集被映射为包括所生成的图像中的所述点的3D位置信息的第一3D数据阵列。
22.根据权利要求21所述的装置，其中所述3D位置信息包括所递送的射束的空间位置和角度位置(X,Y,θ)。
23.根据权利要求21所述的装置，还包括：将所有预测放射剂量分布图像存储为第二数据集，所述第二数据集被映射为包括所预测的图像中的所述点的3D位置信息的第二3D数据阵列。
24.根据权利要求23所述的装置，其中所述3D位置信息包括所预测的射束的空间位置和角度位置(X,Y,θ)。
25.根据权利要求19至24中的任一项所述的装置，其中所述比较包括：使用所述3D伽马评价方法将所述第一数据集和所述第二数据集进行比较。
26.根据权利要求25所述的装置，其中所述比较包括：基于伽马误差函数计算3D伽马误差矩阵：
其中所述3D伽马误差矩阵中的每个伽马值γ是指示感兴趣量的可接受性的测量的距离度量Γ的最小值；
rp是所预测的射野剂量分布中的预测点，rm是所测量的剂量分布中的对应的测量点，并且θ是机架角度。
27.根据权利要求26所述的装置，还包括：使用下式计算所述第一数据集中的每个点的距离度量值：
其中ΔD是测量剂量值和预测剂量值之间的剂量测定差，Δx＝xm-xp和Δy＝ym-yp是所述第一数据集和所述第二数据集中的对应点之间的轴向差；以及Δθ＝θm-θp是所述第一数据集和所述第二数据集中的对应点之间的角度差；
xp和xm分别是预测点rp和测量点rm沿着X轴的位置；
yp和ym分别是预测点rp和测量点rm沿着Y轴的位置；
θp和θm分别是所预测的机架角度和所测量的机架角度；
sxy是对于水平位置X和垂直位置Y的标量；
sd是对于所预测的剂量和所测量的剂量的标量；
sθ是对于角位置的标量。
28.根据权利要求27所述的装置，还包括将所述3D伽马误差矩阵减少为2D伽马误差矩阵。
29.根据权利要求19至24、26至28中的任一项所述的装置，其中感兴趣量包括放射剂量。
30.根据权利要求29所述的装置，还包括基于所述比较来确定剂量递送误差。
31.一种用于验证包括机架的基于弧的放射治疗设备中的放射束的感兴趣量的用于非疾病诊疗目的方法，包括：
在与所述机架的预定弧段相对应的多个放射场处递送放射；
使用电子射野剂量成像设备测量从所述弧段传送的放射或者吸收的放射；
基于所测量的放射生成2D图像；
使用射野剂量重建模型将所述2D图像转换为对应的2D射野剂量图像；
使用三维伽马评价方法将所获得的2D射野剂量图像与对应的预测放射剂量图像进行比较，所述三维伽马评价方法包括计算所生成的图像中的点和所预测的图像中的对应点之间的剂量差、空间差和角度差作为参数；
使用伽马误差函数来评价所计算的剂量差、空间差和角度差，所述伽马误差函数确定包括针对所生成的图像中评价的点的所计算的剂量差、空间差和角度差的度量的最小值；以及
基于所述评价的结果来确定感兴趣量的可接受性。
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